具體描述
內容介紹
本書注重實用性，是一本全麵而細緻的R指南，高度概括瞭該軟件和它的強大功能，展示瞭使用的統計示例，且對於難以用傳統方法處理的淩亂、不完整和非正態的數據給齣瞭優雅的處理方法。作者不僅僅探討統計分析，還闡述瞭大量探索和展示數據的圖形功能。新版做瞭大量更新和修正，新增瞭近200頁內容，介紹數據挖掘、預測性分析和*級編程。
本書適閤數據分析人員及R 用戶學習參考
作者介紹
Robert I. Kabacoff
R語言社區**名學習網站Quick-R的維護者，現為全球化開發與谘詢公司Management研究集團研發副總裁。此前，Kabacoff博士是佛羅裏達諾瓦東南大學的教授，講授定量方法和統計編程的研究生課程。Kabacoff還是臨床心理學博士、統計顧問，擅長數據分析，在健康、金融服務、製造業、行為科學、政府和學術界有20餘年的研究和統計谘詢經驗。
媒體評論
“對於所有使用R語言進行數據分析的人來講，本書都是必不可少的，不論用於業內實踐還是學術研究。”
——Cristofer Weber，NeoGrid軟件架構師
“一般R語言問題與許多統計學問題的*選參考。”
——George Gaines，KYOS Systems公司&席運營官
“語言易懂，示例真實，代碼清晰。”
——Samuel D. McQuillin，休斯頓大學心理學院助理教授
“為R語言初學者提供瞭柔和的學習麯綫。”
——Indrajit Sen Gupta, 就職於Mu Sigma數據分析公司
目錄
*一部分 入門
*1章 R語言介紹 3
1.1 為何要使用R 4
1.2 R的獲取和安裝 6
1.3 R的使用 6
1.3.1 新手上路 7
1.3.2 獲取幫助 10
1.3.3 工作空間 10
1.3.4 輸入和輸齣 12
1.4 包 13
1.4.1 什麼是包 14
1.4.2 包的安裝 14
1.4.3 包的載入 14
1.4.4 包的使用方法 14
1.5 批處理 15
1.6 將輸齣用為輸入：結果的重用 16
1.7 處理大數據集 16
1.8 示例實踐 16
1.9 小結 18
*2章 創建數據集 19
2.1 數據集的概念 19
2.2 數據結構 20
2.2.1 嚮量 21
2.2.2 矩陣 22
2.2.3 數組 23
2.2.4 數據框 24
2.2.5 因子 27
2.2.6 列錶 28
2.3 數據的輸入 30
2.3.1 使用鍵盤輸入數據 31
2.3.2 從帶分隔符的文本文件導入數據 32
2.3.3 導入Excel數據 35
2.3.4 導入XML數據 36
2.3.5 從網頁抓取數據 36
2.3.6 導入SPSS數據 36
2.3.7 導入SAS數據 37
2.3.8 導入Stata數據 37
2.3.9 導入NetCDF數據 38
2.3.10 導入HDF5數據 38
2.3.11 訪問數據庫管理係統 38
2.3.12 通過Stat/Transfer導入數據 40
2.4 數據集的標注 40
2.4.1 變量標簽 40
2.4.2 值標簽 41
2.5 處理數據對象的實用函數 41
2.6 小結 42
第3章 圖形初階 43
3.1 使用圖形 43
3.2 一個簡單的例子 45
3.3 圖形參數 46
3.3.1 符號和綫條 47
3.3.2 顔色 49
3.3.3 文本屬性 50
3.3.4 圖形尺寸與邊界尺寸 51
3.4 添加文本、自定義坐標軸和圖例 53
3.4.1 標題 54
3.4.2 坐標軸 54
3.4.3 參考綫 56
3.4.4 圖例 57
3.4.5 文本標注 58
3.4.6 數學標注 60
3.5 圖形的組閤 61
3.6 小結 67
第4章 基本數據管理 68
4.1 一個示例 68
4.2 創建新變量 70
4.3 變量的重編碼 71
4.4 變量的重命名 72
4.5 缺失值 74
4.5.1 重編碼某些值為缺失值 74
4.5.2 在分析中排除缺失值 75
4.6 日期值 76
4.6.1 將日期轉換為字符型變量 77
4.6.2 更進一步 78
4.7 類型轉換 78
4.8 數據排序 79
4.9 數據集的閤並 79
4.9.1 嚮數據框添加列 79
4.9.2 嚮數據框添加行 80
4.10 數據集取子集 80
4.10.1 選入（保留）變量 80
4.10.2 剔除（丟棄）變量 81
4.10.3 選入觀測 82
4.10.4 subset()函數 82
4.10.5 隨機抽樣 83
4.11 使用SQL語句操作數據框 83
4.12 小結 84
第5章 *級數據管理 85
5.1 一個數據處理難題 85
5.2 數值和字符處理函數 86
5.2.1 數學函數 86
5.2.2 統計函數 87
5.2.3 概率函數 90
5.2.4 字符處理函數 92
5.2.5 其他實用函數 94
5.2.6 將函數應用於矩陣和數據框 95
5.3 數據處理難題的一套解決方案 96
5.4 控製流 100
5.4.1 重復和循環 100
5.4.2 條件執行 101
5.5 用戶自編函數 102
5.6 整閤與重構 104
5.6.1 轉置 104
5.6.2 整閤數據 105
5.6.3 reshape2包 106
5.7 小結 108
*二部分 基本方法
第6章 基本圖形 110
6.1 條形圖 110
6.1.1 簡單的條形圖 111
6.1.2 堆砌條形圖和分組條形圖 112
6.1.3 均值條形圖 113
6.1.4 條形圖的微調 114
6.1.5 棘狀圖 115
6.2 餅圖 116
6.3 直方圖 118
6.4 核密度圖 120
6.5 箱綫圖 122
6.5.1 使用並列箱綫圖進行跨組比較 123
6.5.2 小提琴圖 125
6.6 點圖 127
6.7 小結 129
第7章 基本統計分析 130
7.1 描述性統計分析 131
7.1.1 方法雲集 131
7.1.2 更多方法 132
7.1.3 分組計算描述性統計量 134
7.1.4 分組計算的擴展 135
7.1.5 結果的可視化 137
7.2 頻數錶和列聯錶 137
7.2.1 生成頻數錶 137
7.2.2 獨立性檢驗 143
7.2.3 相關性的度量 144
7.2.4 結果的可視化 145
7.3 相關 145
7.3.1 相關的類型 145
7.3.2 相關性的顯著性檢驗 147
7.3.3 相關關係的可視化 149
7.4 t 檢驗 149
7.4.1 獨立樣本的t 檢驗 150
7.4.2 非獨立樣本的t檢驗 151
7.4.3 多於兩組的情況 151
7.5 組間差異的非參數檢驗 152
7.5.1 兩組的比較 152
7.5.2 多於兩組的比較 153
7.6 組間差異的可視化 155
7.7 小結 155
第三部分 中級方法
第8章 迴歸 158
8.1 迴歸的多麵性 159
8.1.1 OLS迴歸的適用情境 159
8.1.2 基礎迴顧 160
8.2 OLS迴歸 160
8.2.1 用lm()擬閤迴歸模型 161
8.2.2 簡單綫性迴歸 163
8.2.3 多項式迴歸 164
8.2.4 多元綫性迴歸 167
8.2.5 有交互項的多元綫性迴歸 169
8.3 迴歸診斷 171
8.3.1 標準方法 172
8.3.2 改進的方法 175
8.3.3 綫性模型假設的綜閤驗證 181
8.3.4 多重共綫性 181
8.4 異常觀測值 182
8.4.1 離群點 182
8.4.2 高杠杆值點 182
8.4.3 強影響點 184
8.5 改進措施 186
8.5.1 刪除觀測點 186
8.5.2 變量變換 187
8.5.3 增刪變量 188
8.5.4 嘗試其他方法 188
8.6 選擇“*佳”的迴歸模型 189
8.6.1 模型比較 189
8.6.2 變量選擇 190
8.7 深層次分析 193
8.7.1 交叉驗證 193
8.7.2 相對重要性 195
8.8 小結 197
第9章 方差分析 198
9.1 術語速成 198
9.2 ANOVA模型擬閤 201
9.2.1 aov()函數 201
9.2.2 錶達式中各項的順序 202
9.3 單因素方差分析 203
9.3.1 多重比較 204
9.3.2 評估檢驗的假設條件 206
9.4 單因素協方差分析 208
9.4.1 評估檢驗的假設條件 209
9.4.2 結果可視化 210
9.5 雙因素方差分析 211
9.6 重復測量方差分析 214
9.7 多元方差分析 217
9.7.1 評估假設檢驗 218
9.7.2 穩健多元方差分析 220
9.8 用迴歸來做ANOVA 220
9.9 小結 222
*10章 功效分析 223
10.1 假設檢驗速覽 223
10.2 用pwr包做功效分析 225
10.2.1 t檢驗 226
10.2.2 方差分析 228
10.2.3 相關性 228
10.2.4 綫性模型 229
10.2.5 比例檢驗 230
10.2.6 卡方檢驗 231
10.2.7 在新情況中選擇閤適的效應值 232
10.3 繪製功效分析圖形 233
10.4 其他軟件包 235
10.5 小結 236
*11章 中級繪圖 237
11.1 散點圖 238
11.1.1 散點圖矩陣 240
11.1.2 高密度散點圖 242
11.1.3 三維散點圖 244
11.1.4 鏇轉三維散點圖 247
11.1.5 氣泡圖 248
11.2 摺綫圖 250
11.3 相關圖 253
11.4 馬賽剋圖 258
11.5 小結 260
*12章 重抽樣與自助法 261
12.1 置換檢驗 261
12.2 用coin包做置換檢驗 263
12.2.1 獨立兩樣本和K 樣本檢驗 264
12.2.2 列聯錶中的獨立性 266
12.2.3 數值變量間的獨立性 266
12.2.4 兩樣本和K 樣本相關性檢驗 267
12.2.5 深入探究 267
12.3 lmPerm包的置換檢驗 267
12.3.1 簡單迴歸和多項式迴歸 268
12.3.2 多元迴歸 269
12.3.3 單因素方差分析和協方差分析 270
12.3.4 雙因素方差分析 271
12.4 置換檢驗點評 271
12.5 自助法 272
12.6 boot包中的自助法 272
12.6.1 對單個統計量使用自助法 274
12.6.2 多個統計量的自助法 276
12.7 小結 278
第四部分 *級方法
*13章 廣義綫性模型 280
13.1 廣義綫性模型和glm()函數 281
13.1.1 glm()函數 281
13.1.2 連用的函數 282
13.1.3 模型擬閤和迴歸診斷 283
13.2 Logistic迴歸 284
13.2.1 解釋模型參數 286
13.2.2 評價預測變量對結果概率的影響 287
13.2.3 過度離勢 288
13.2.4 擴展 289
13.3 泊鬆迴歸 289
13.3.1 解釋模型參數 291
13.3.2 過度離勢 292
13.3.3 擴展 294
13.4 小結 295
*14章 主成分分析和因子分析 296
14.1 R 中的主成分和因子分析 297
14.2 主成分分析 298
14.2.1 判斷主成分的個數 298
14.2.2 提取主成分 300
14.2.3 主成分鏇轉 303
14.2.4 獲取主成分得分 304
14.3 探索性因子分析 305
14.3.1 判斷需提取的公共因子數 306
14.3.2 提取公共因子 307
14.3.3 因子鏇轉 308
14.3.4 因子得分 312
14.3.5 其他與EFA相關的包 312
14.4 其他潛變量模型 312
14.5 小結 313
*15章 時間序列 315
15.1 在R中生成時序對象 317
15.2 時序的平滑化和季節性分解 319
15.2.1 通過簡單移動平均進行平滑處理 319
15.2.2 季節性分解 321
15.3 指數預測模型 326
15.3.1 單指數平滑 326
15.3.2 Holt指數平滑和Holt-Winters指數平滑 329
15.3.3 ets()函數和自動預測 331
15.4 ARIMA 預測模型 333
15.4.1 概念介紹 333
15.4.2 ARMA和ARIMA模型 334
15.4.3 ARIMA的自動預測 339
15.5 延伸閱讀 340
15.6 小結 340
*16章 聚類分析 342
16.1 聚類分析的一般步驟 343
16.2 計算距離 344
16.3 層次聚類分析 345
16.4 劃分聚類分析 350
16.4.1 K均值聚類 350
16.4.2 圍繞中心點的劃分 354
16.5 避免不存在的類 356
16.6 小結 359
*17章 分類 360
17.1 數據準備 361
17.2 邏輯迴歸 362
17.3 決策樹 363
17.3.1 經典決策樹 364
17.3.2 條件推斷樹 366
17.4 隨機森林 368
17.5 支持嚮量機 370
17.6 選擇預測效果*好的解 374
17.7 用rattle包進行數據挖掘 376
17.8 小結 381
*18章 處理缺失數據的*級方法 382
18.1 處理缺失值的步驟 383
18.2 識彆缺失值 384
18.3 探索缺失值模式 385
18.3.1 列錶顯示缺失值 385
18.3.2 圖形探究缺失數據 386
18.3.3 用相關性探索缺失值 389
18.4 理解缺失數據的來由和影響 391
18.5 理性處理不完整數據 391
18.6 完整實例分析（行刪除） 392
18.7 多重插補 394
18.8 處理缺失值的其他方法 397
18.8.1 成對刪除 398
18.8.2 簡單（非隨機）插補 398
18.9 小結 399
第五部分 技能拓展
*19章 使用ggplot2進行*級繪圖 402
19.1 R 中的四種圖形係統 402
19.2 ggplot2包介紹 403
19.3 用幾何函數指定圖的類型 407
19.4 分組 411
19.5 刻麵 413
19.6 添加光滑麯綫 416
19.7 修改ggplot2圖形的外觀 418
19.7.1 坐標軸 419
19.7.2 圖例 420
19.7.3 標尺 421
19.7.4 主題 423
19.7.5 多重圖 425
19.8 保存圖形 426
19.9 小結 426
*20章 *級編程 427
20.1 R 語言迴顧 427
20.1.1 數據類型 427
20.1.2 控製結構 433
20.1.3 創建函數 436
20.2 環境 437
20.3 麵嚮對象的編程 439
20.3.1 泛型函數 439
20.3.2 S3模型的限製 441
20.4 編寫有效的代碼 442
20.5 調試 445
20.5.1 常見的錯誤來源 445
20.5.2 調試工具 446
20.5.3 支持調試的會話選項 448
20.6 深入學習 451
20.7 小結 451
*21章 創建包 452
21.1 非參分析和npar包 453
21.2 開發包 457
21.2.1 計算統計量 457
21.2.2 打印結果 460
21.2.3 匯總結果 461
21.2.4 繪製結果 463
21.2.5 添加樣本數據到包 464
21.3 創建包的文檔 466
21.4 建立包 467
21.5 深入學習 471
21.6 小結 471
*22章 創建動態報告 472
22.1 用模版生成報告 474
22.2 用R和Markdown創建動態報告 475
22.3 用R和LaTeX創建動態報告 480
22.4 用R和Open Document創建動態報告 483
22.5 用R和Microsoft Word創建動態報告 485
22.6 小結 489
*23章 使用lattice進行*級繪圖 490
23.1 lattice包 490
23.2 調節變量 494
23.3 麵闆函數 495
23.4 分組變量 498
23.5 圖形參數 502
23.6 自定義圖形條帶 503
23.7 頁麵布局 504
23.8 深入學習 507
附錄A 圖形用戶界麵 508
附錄B 自定義啓動環境 511
附錄C 從R中導齣數據 513
附錄D R中的矩陣運算 515
附錄E 本書中用到的擴展包 517
附錄F 處理大數據集 522
附錄G 更新R 526
後記：探索R的世界 528
參考文獻 530
用戶評價
這本書的魅力在於它的“實戰”二字，一點都不誇張。它讓我感受到R語言強大的生命力，不僅僅是語法上的掌握，更重要的是它如何能夠被用來解決現實世界中的復雜問題。我特彆欣賞作者在處理“大數據”和“性能優化”方麵的探討。雖然書中沒有直接涉及雲計算或分布式計算，但它提供瞭一些關於如何提高R代碼執行效率的實用建議，比如嚮量化操作、避免不必要的循環、利用Rcpp加速等。這些技巧對於處理中等規模的數據集非常有效，能夠顯著縮短分析時間，提高工作效率。此外，書中對於不同數據結構（如數據框、列錶、數組）的深入講解，以及如何高效地在它們之間進行轉換和操作，也讓我受益匪淺。我之前常常因為對數據結構的理解不夠透徹而陷入代碼效率低下的睏境，現在有瞭這本書的指導，我能夠更清晰地思考數據在內存中的形態，並采用更優化的方式去處理。這本書的價值在於它將一些看起來很高深的“大數據”概念，通過R語言的視角，轉化成瞭可以實際操作的技巧，讓普通讀者也能夠觸及到更高級的數據分析領域。
評分天呐，我真的得為這本書打call！之前我一直覺得R語言很強大，但是上手起來總是有點磕磕絆絆，尤其是想把它應用到實際的數據挖掘項目中，更是感到力不從心。但這本書就像一位經驗豐富的老友，循序漸進地引導我走過整個過程。最讓我印象深刻的是它在模型選擇和評估方麵的講解。作者沒有簡單地羅列各種算法，而是深入淺齣地講解瞭不同算法的原理、適用場景以及如何權衡模型的優劣。特彆是關於過擬閤和欠擬閤的解釋，以及如何通過正則化、交叉驗證等手段來避免這些問題，讓我茅塞頓開。我之前也看過一些關於機器學習的書，但很多都停留在理論層麵，而這本書的實戰性極強，每一個模型都有對應的R代碼示例，並且作者會詳細解釋每一行代碼的作用，這一點對於我這樣的初學者來說簡直是福音。讀完這部分，我感覺自己終於掌握瞭構建一個完整的數據挖掘流程的秘訣，從數據準備到模型構建，再到結果的解讀和優化，都變得清晰可見。如果你也想把R語言的威力真正發揮到數據挖掘領域，這本書絕對能給你提供最堅實的理論基礎和最實用的操作指導。
評分我之前總覺得數據分析離我遙不可及，需要深厚的統計學背景和復雜的編程技能。但這本書就像一座橋梁，將我帶入瞭R語言的奇妙世界。它最吸引我的地方在於，作者似乎非常理解讀者的痛點，並且總能在最需要的地方提供最及時的幫助。例如，在講解數據建模的部分，它並沒有一上來就拋齣復雜的模型，而是先從最基礎的綫性迴歸講起，然後逐步引入邏輯迴歸、決策樹等。每一個模型的引入都伴隨著清晰的數學原理的簡要介紹，但更重要的是，它會告訴你如何在R中實現這些模型，以及如何解讀模型輸齣的結果。書中關於模型評估和選擇的章節，更是堪稱經典。作者用非常直觀的方式解釋瞭AUC、F1-score等評價指標的含義，並且提供瞭相應的R代碼來計算這些指標。這讓我不再是對著一堆數字感到睏惑，而是能夠真正地理解模型的性能，並做齣明智的選擇。這本書的價值就在於它真正做到瞭“用R輕鬆實現”，讓原本復雜的概念變得觸手可及，極大地降低瞭數據分析的門檻，讓我對未來深入學習數據科學充滿瞭信心。
評分坦白說，在翻開這本書之前，我對“數據可視化”這個詞的理解還停留在“讓數據好看”的層麵。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不僅僅是教你如何使用R的各種繪圖函數，而是從“如何用圖說話”的角度齣發，闡述瞭優秀數據可視化背後的設計原則和溝通邏輯。作者花瞭大量篇幅講解如何根據不同的數據類型和想要傳達的信息，選擇最閤適的圖錶類型，以及如何通過顔色、形狀、布局等元素來提升圖錶的可讀性和信息量。我尤其喜歡書中關於“避免誤導性可視化”的章節，它讓我深刻認識到，一個精心設計的圖錶不僅能清晰地傳達信息，更能避免因為設計不當而産生的歧義。通過書中的案例，我學習到瞭如何利用ggplot2這個強大的包，創建齣既美觀又富有信息量的數據圖。從簡單的柱狀圖、摺綫圖，到復雜的散點圖矩陣、熱力圖，書中都有詳盡的介紹和實用的技巧。讀完這部分，我感覺自己仿佛擁有瞭一雙“讀圖”的慧眼，不僅能快速理解他人呈現的數據，更能自己創作齣能夠有力支撐觀點、引人入勝的數據圖。這絕對是一本能夠讓你在數據可視化領域實現質的飛躍的書。
評分這本書絕對是我近期讀到最令人驚喜的一本！一開始抱著試試看的心態入手，沒想到完全打開瞭我對數據分析的全新視角。書中關於數據預處理的章節，講解得非常細緻，我之前在處理缺失值和異常值時總是摸不著頭腦，但這本書通過大量的實操案例，把這些復雜的過程化繁為簡。特彆是作者對於各種數據清洗技巧的深入剖析，讓我能夠更自信地應對真實世界中髒亂差的數據集。而且，我特彆喜歡書中關於探索性數據分析（EDA）的部分，它教會我如何利用R語言的強大功能，一步步地去理解數據的分布、變量之間的關係，以及發現潛在的模式。那些精美的圖錶，不僅僅是數據的直觀呈現，更是通往深刻洞察的鑰匙。我感覺自己不再是被動地處理數據，而是主動地與數據對話，去發掘它們的故事。這本書的語言風格也很友好，不會讓人覺得枯燥乏味，即便有些概念比較抽象，作者也會用生動形象的比喻來解釋，這一點我非常贊賞。總而言之，如果你還在為數據分析的入門感到睏擾，或者想提升自己的數據處理和探索能力，這本書絕對是你的不二之選。它不僅傳授知識，更重要的是培養一種解決問題的思維方式。
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